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暗光图像处理 这篇论文最大的贡献之一就是提供了一个真实世界的低光照图像和对应reference的数据集，但这些图像不是传统的类型，属于raw sensor data，低光照图像是短曝光下得到的，对应的

特征提取——颜色特征 颜色直方图 OpenCV之颜色空间: 颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色） R的取值范围：0-255 G的取值范围：0-255 B的取值范围：0-25

特征提取——纹理特征 LBP图像特征 图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/728

噪声检测方法 将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。近年来，学者们提出了诸多噪声判断方法，其中较经典的方法包括：开关阈值法、极值法、两级门限法，下面对这三种方法进行介绍，并进行对比。

图像融合 图像融合（Image fusion）的整体重心是对于目标源信息的信息细节的提取和整合。一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强

红外热图像 所有高于绝对零度（-273℃）的物体都会发出红外辐射。 红外热成像仪是利用红外探测器、光学成像物镜和光机扫描系统接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元上，在光学系统和红

1 数学     我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维

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图像处理_灰度变换_直方图 直方图均衡化 Histogram Equalization 假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。通常采用直方图均衡化及

3D降噪，视频实时降噪利器 视频去噪方法按照处理域的不同可Ｗ分为空间域、小波域、频域、时域、时－空域去噪等。但是，这样的分类方法并不是非常严格，不同域之间的去噪方法会发生重叠现象，或者一种去噪方法会或

特征提取——局部特征 LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好 HOG特征 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/detail

图像处理评价指标_PSNR峰值信噪比 PSNR psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准。 为了衡量经过处理后的影像品质，我们通

图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 而乘性噪声一般由信道不理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在。 一般通

一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算

kim提出的基于像素对比度增强算法IEBPT，本文讨论多尺度高斯细节增强部分。 1、背景 2、多尺度细节增强 作者的目的是处理锐化后的artifact和noise，对一级细节D1给与一定的负反馈，二级

通过一种新的增强算法对图像进行处理，得到细节增强的锐化效果，分析处理效果，edge清楚，deta

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